邊緣匹配＋單直線，通過(guò)直線擬合模塊獲得直線的特征值（直線角度和直線點(diǎn)坐標(biāo)）。

匹配作為粗定位使用，直線擬合模塊根據(jù)粗定位自動(dòng)改變位置；對(duì)于目標(biāo)比較固定的情況，可不采用粗定位功能。

當(dāng)不需要粗定位時(shí)，可跳過(guò)匹配類參數(shù)調(diào)整，直接對(duì)測(cè)量類參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

        通過(guò)圖像方法主處理下拉框選擇 邊緣匹配＋單直線

【鼠標(biāo)操作】通過(guò)鼠標(biāo)改變 ROI 的大小，并拖放至適當(dāng)?shù)奈恢米鳛閷W(xué)習(xí)的模板。鼠標(biāo)改變 LGA 的大小并拖放至量測(cè)的區(qū)域。

【方法學(xué)習(xí)】保存該方法及模板

VPP：表示有效點(diǎn)百分比例

點(diǎn)擊高級(jí)參數(shù)進(jìn)行匹配類參數(shù)調(diào)整

【個(gè)數(shù)】希望尋找的目標(biāo)數(shù)量

【分?jǐn)?shù)】目標(biāo)與模板間的相似度分?jǐn)?shù)

【比例容差】目標(biāo)與模板間的大小比例變化

【角度基準(zhǔn)】目標(biāo)在圖像中的旋轉(zhuǎn)角度

【角度容差】在＜角度基準(zhǔn)＞基礎(chǔ)上的尋找角度范圍

【匹配位置】分?jǐn)?shù)最大，最左邊的，最右邊的，最上邊的，最下邊的

           當(dāng)圖像中存在多個(gè)目標(biāo)時(shí)，可選擇返回其中符合位置的一個(gè)。

【模板類型】Consistent edge、Thin Structure

Consistent edge：是默認(rèn)的選項(xiàng)，表示邊緣特征為連續(xù)的曲線。大部分情況下使用該參數(shù)即可。

           Thin Structure：針對(duì)特征邊緣比較靠近而容易被認(rèn)為是同一邊緣曲線的情況，比如兩條靠得很近的平行直線。

【模板修改】彈出模板修改框?qū)δ０暹M(jìn)行修改

【最小特征點(diǎn)數(shù)】模板邊緣的最小特征點(diǎn)數(shù)目，表示在金字塔頂層模板保留的邊緣點(diǎn)數(shù)。

               該數(shù)值越大，能提高在頂層初步匹配的準(zhǔn)確性。

【最大特征點(diǎn)數(shù)】模板邊緣的最大特征點(diǎn)數(shù)目，默認(rèn)為 1024

               算法將根據(jù)設(shè)定的特征點(diǎn)數(shù)目，均勻提取模板邊緣上的特征點(diǎn)。

               例如模板邊緣點(diǎn)數(shù)目為 2000 點(diǎn)，算法將均勻提取 1024 點(diǎn)特征；

               若模板邊緣點(diǎn)數(shù)目為 700 點(diǎn)，那么算法將提取全部 700 點(diǎn)特征。

     對(duì)于邊緣模糊的圖像，提高特征點(diǎn)數(shù)有利于提高匹配準(zhǔn)確度。

說(shuō)明：

【角度基準(zhǔn)】與【角度容差】的關(guān)系舉例，假如角度基準(zhǔn)設(shè)置成 0 度，角度容差設(shè)置成 5 度，即算法將在

［－5 ＋5］度的范圍內(nèi)

模板修改

   如模板存在干擾的邊緣特征點(diǎn)，可通過(guò)鼠標(biāo)操作進(jìn)行模板修改。

如下圖，算法在提取邊緣特征點(diǎn)時(shí)，將不再考慮被涂的紅色區(qū)域。

Gauge 量測(cè)模塊參數(shù)調(diào)整

【使用匹配粗定位】 選擇是否需要粗定位。勾選后，量測(cè)模塊的姿態(tài)將跟隨匹配到的目標(biāo)姿態(tài)進(jìn)行改變

【采樣點(diǎn)】 勾選后，顯示所有直線上的特征點(diǎn)，對(duì)調(diào)整下面的高級(jí)參數(shù)有幫助。如下圖：

【測(cè)量參數(shù)】

形狀的擬合，首先是通過(guò)在設(shè)定的方向上尋找出邊緣點(diǎn)，再進(jìn)行相關(guān)形狀的擬合的。測(cè)量參數(shù)全部都是針對(duì)每一條路徑上的像素曲線變化率進(jìn)行操作的。

形狀擬合中某一條路徑的尋點(diǎn) 路徑上的像素曲線及其變化率

   上右圖中，紅色曲線代表了左圖中紅色路徑上像素值的排列；藍(lán)色線代表了像素值曲線的變化率， 數(shù)學(xué)上是像素值曲線的一階導(dǎo)數(shù)�？梢院�(jiǎn)單地理解，變化率曲線上的一個(gè)峰或一個(gè)谷對(duì)應(yīng)的就是一個(gè)邊緣上的過(guò)渡點(diǎn)，即是我們要尋找的邊緣點(diǎn)。

形狀擬合的基礎(chǔ)是每一條路徑上的尋找邊緣點(diǎn)操作，而尋找邊緣點(diǎn)操作主要是對(duì)像素曲線變化率的控制。

   像素變化率曲線上會(huì)有若干個(gè)概念，如下圖所示：

上圖中，藍(lán)色為像素變化率曲線。底下的藍(lán)色直線代表的是 Threshold；Threshold 與峰值（或谷值）

之間的差稱為 Amplitude；由 Threshold 及高于 Threshold 以上的變化率曲線圍成的稱為 Area。

＜1＞ 選擇：包括 From Begin、From End、Largest Amplitude、Largest Area 及 Closet

          可能在一條路徑上會(huì)尋找到若干個(gè)過(guò)渡點(diǎn)，通過(guò)該參數(shù)控制選取哪一個(gè)作為邊緣點(diǎn)。From Begin：指從設(shè)定尋點(diǎn)方向開(kāi)始的第一個(gè)過(guò)渡點(diǎn)作為邊緣點(diǎn)

From End： 指從設(shè)定尋點(diǎn)方向開(kāi)始的最后一個(gè)過(guò)渡點(diǎn)作為邊緣點(diǎn)Largest Amplitude：以 Amplitude 最大值的過(guò)渡點(diǎn)作為邊緣點(diǎn)Largest Area：以 Area 最大值的過(guò)渡點(diǎn)作為邊緣點(diǎn)

Closet：以最靠近擬合模塊的中點(diǎn)線的過(guò)渡點(diǎn)作為邊緣點(diǎn)

下面 3 圖分別為 Largest Area、Largest Amplitude 及 From Begin 情況下的選擇的邊緣點(diǎn)。

＜2＞采樣步長(zhǎng)：形狀擬合過(guò)程中的采樣點(diǎn)間隔

＜3＞閾值： 高于此值的像素變化率峰值（或谷值）才被考慮成過(guò)渡點(diǎn)

＜4＞濾波：徑向平滑系數(shù)，可過(guò)濾路徑上像素噪點(diǎn)

濾 波 ＝ 0                                                            濾 波 ＝ 10

擬合路徑上有一黑色噪點(diǎn)，調(diào)整濾波值做中值濾波，噪點(diǎn)被過(guò)濾，最終選擇了下方的擬合點(diǎn)。

＜5＞鄰比：形狀擬合時(shí)，一條路徑上可能出現(xiàn)多個(gè)過(guò)渡點(diǎn)。該參數(shù)表示當(dāng)前邊緣點(diǎn)的選擇參考鄰近多少個(gè)路徑的取點(diǎn)情況。

鄰 比 ＝ 0                                                                    鄰 比 ＝ 9

                 調(diào)整鄰比值表示右上圖中的紫色窗口，當(dāng)前路徑將參考紫色窗口內(nèi)其它點(diǎn)的選擇情況，放棄黑色噪點(diǎn)。

＜6＞最小幅值：高于此值的像素變化率曲線值才被考慮成邊緣點(diǎn)

＜7＞最小面積： 高于此值的像素變化率曲線值才被考慮成邊緣點(diǎn)

【差異點(diǎn)剔除】

差異點(diǎn)是遠(yuǎn)離有效點(diǎn)集合的點(diǎn)，它的出現(xiàn)會(huì)影響形狀（直線、圓、矩形）的逼近程度，需要將其剔除。下圖所示為剔除圓上的差異點(diǎn)：

＜1＞濾波次數(shù)：在擬合過(guò)程中檢測(cè)差異點(diǎn)的次數(shù)

＜2＞濾波閾值：該值的倒數(shù)即為所有邊緣點(diǎn)到擬合出的直線的平均距離。

         到擬合直線距離大于該平均距離的點(diǎn)即為差異點(diǎn)。

＜3＞有效點(diǎn)比例：未被剔除的點(diǎn)即為有效點(diǎn)，該參數(shù)表示有效點(diǎn)占所有邊緣點(diǎn)的比例。

           該參數(shù)能檢測(cè)出直線邊是否有損壞。

函數(shù)取值

   執(zhí)行 SY＿IP＿ImgProc（）進(jìn)行處理，返回 ImgProcResult 結(jié)果。其中，X、Y 為直線上某點(diǎn)坐標(biāo)，

LineAngle 為直線角度。